Selection of reference genes for expression analysis of plant-derived microRNAs in Plutella xylostella using qRT-PCR and ddPCR
Notice bibliographique
Résumé
The establishment of an expression quantification system that can be easily applied for the comparison of microRNAs (miRNAs) from biological samples is an important step toward understanding functional mechanisms in organisms. However, there is lack of attention on the selection of reference genes for miRNA expression profiling in insect herbivores. Here, we explored the candidate reference genes in a notorious pest of cruciferous crops, Plutella xylostella, for normalization of miRNA expression in developmental stages and tissues and in response to a change of food source from artificial diet to host plant Arabidopsis thaliana. We first compared the expression levels and stability of eight small RNAs using qRT-PCR, and found that miR11 was the most suitable reference gene for expression quantification of the miRNAs. We then confirmed this finding using digital droplet PCR and further validated with a well-studied cross-kingdom miRNA derived from A. thaliana (ath-miR159a). However, none of the reference genes was applicable for all experimental conditions, and multiple reference genes were sometimes required within the same experiment. Our work provides a method for the selection of reference genes for quantification of plant-derived miRNAs, which paves the way for unveiling their roles in the insect-plant coevolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».